信用风险评估LightGBM模型预测数据集_Credit_Risk_Assessment_LightGBM_Model_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, LightGBM, 预测模型, 数据分析, 风险评估, 金融, 贷款
数据概述：
该数据集包含基于LightGBM模型预测的信用风险评估相关数据，记录了信用风险预测的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态预测结果数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，泛适用于信用风险评估场景。
数据维度：数据集包含模型预测结果，具体字段和变量信息依赖于原始LightGBM模型的输入和输出。
数据格式：CSV格式，文件名为fe2_lgbm.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于LightGBM模型预测结果，具体模型训练细节（如数据预处理、特征工程等）未知。
该数据集适合用于信用风险评估领域的数据分析和机器学习应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信用风险评估、机器学习模型解释性分析等学术研究。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在贷款风险评估、信用评分优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和LightGBM模型应用。
此数据集特别适合用于探索信用风险预测模型的性能和应用，帮助用户实现风险管理优化和决策支持。
